华为云

面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座。

 
 

    数据治理 华为 更多内容
  • 华为数据治理效果

    华为 数据治理 效果 以财经为例,在数据治理前存在很多问题,如由于IT系统的烟囱式建设,导致一个角色跨多个IT系统操作,效率低;数据获取难,手工处理多,单一个收入管理需要从5个系统导出数据,约11个人总共花费50小时完成分析。 通过数据治理,华为可以做到3天月度财务报告出初稿、5天月

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  • 华为数据治理思考

    每一次经营管理决策都必须基于准确的数据分析判断。只有基于准确的数字,才能够帮助企业在激烈的竞争中取得竞争优势。 图1 华为数据治理工作思考 父主题: 华为数据治理案例

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  • 华为数据治理实践

    华为数据治理实践 华为数据治理的规范流程建设,完成了从数据产生、数据整合、数据分析与数据消费全价值流的规则制定。华为数据治理组织实践,建立实体化的数据管理组织,向公司数据管理部汇报,同时组建了跨领域数据联合作战团队。华为已建立统一的数据分类管理框架,指导各领域进行分类管理。华为

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  • 华为数据治理案例

    华为数据治理案例 华为数据治理思考 华为数据治理实践 华为数据治理效果

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  • 华为云数据治理平台

    华为数据治理平台 数据治理总体架构 数据治理中心 DataArtsStudio https://support.huaweicloud.com/dataartsstudio/index.html 数据湖探索 DLI https://support.huaweicloud.com/dli/index

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  • 数据治理框架

    数据治理框架 数据治理框架 数据治理模块域 数据治理各模块域之间的关系

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  • 数据治理框架

    数据治理框架 数据治理框架制定如下: 图1 数据治理框架 父主题: 数据治理框架

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  • 数据治理平台

    数据治理平台 数据平台总体架构 本项目一期以离线数据分析为主,按照华为云数据使能方案的离线 数据湖 子方案,以华为公有云为载体,为客户建设离线数据湖平台,作为本次项目数据分析应用的数据底座。 离线数据湖平台整体架构如下,核心由三个云服务组成,大数据平台 MRS 数据仓库 平台DWS、数据集成治理平台DataArts

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  • 数据治理平台部署

    数据治理平台部署 将前端上传至 服务器 /usr/local/web下两个前端包 yunpi-base-mgr yunpi-data-govern 将后端包上传至服务器 修改配置信息将请求后端网关地址进行修改 Vim config.js 图1 上传 /usr/usr/local/jar下修改jar服务配置文件

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  • 数据治理组织职责

    数据治理委员会和各领域数据治理工作组是数据治理战略在运作层面具体的实施团队。其中: 数据治理委员会:由数据治理负责人、数据治理专家和数据架构专家团组成,面向企业进行数据治理工作的统筹并提供工作指导,在整个企业范围定期沟通数据治理工作,形成数据质量精细化管控文化。根据数据治理领导

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  • 数据治理度量维度

    数据治理度量维度 数据治理成熟度评估使用调查问卷方式,包括11个治理模块,60多个调查问卷事项,全方面多维度度量了数据治理工作的水平。 数据治理评分卡使用评分卡形式,由数据治理组织和各业务IT部门共同针对各部门自身数据治理情况进行打分。评分卡是季度性打分,作为一个工具手段持续推动

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  • 部署数据治理平台

    部署数据治理平台 Weblogic 12c中部署 Weblogic管理控制台访问地址:http://服务器IP:7001/console。在IE浏览器里键入该地址,进入Weblogic控制台登录页面,输入用户名和密码进行登录。 图1 登录界面 登录成功后,就出现Weblogic的控制台管理界面,如下:

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  • 数据治理模块域

    照主数据规范要求进行数据治理和IT改造,以支撑企业业务流和工具链的打通和串联。 管理中心 数据治理的开展离不开组织、流程和政策的建设,管理中心也管理着数据治理过程中公共核心的统一数据源、数据驾驶舱等,满足不同角色的用户拥有个性化的工作台。 父主题: 数据治理框架

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  • 数据治理组织架构

    数据治理组织架构 数据治理组织架构框架 数据治理组织职责

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  • 敏感数据治理

    敏感数据治理 敏感数据治理流程 定义数据密级 定义数据分类 定义识别规则 定义识别规则分组 发现敏感数据 查看敏感数据分布 管控敏感数据 父主题: 数据安全

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  • 数据治理组织架构框架

    数据治理组织架构框架 数据治理可以采用集中化(全时投入)和虚拟化(部分投入)混合的组织模式。结合具备专业技能的专职数据治理人员和熟悉业务和IT系统的已有人员,在运作上实现数据治理团队的快速构建和能力导入,捆绑业务、IT开发和数据团队利用已有人员熟悉度快速切入重点工作。 在工作内容和责任上具体到三层的工作组织:

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  • 数据治理度量评估体系

    数据治理度量评估体系 数据治理实施方法论 数据治理度量维度 数据治理度量评分规则

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  • 敏感数据治理流程

    敏感数据治理流程 敏感数据定义 敏感数据主要指未经个人或集团授权被他人使用,有可能给个人或集团带来严重损害的数据。 以《GBT 35273-2020 信息安全技术个人信息安全规范》为例,个人敏感数据有: 个人财产信息 (存款、信贷、消费流水) 个人健康生理信息(体检信息、医疗记录)

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  • 数据治理专业服务

    最佳的数据库整合和数据迁移方案,以实现数据的同源共享。 数据治理实施 本实施方案基于某客户数据治理项目实践输出,作为最佳实践案例,不代表数据治理实施完整方案。 数据治理方案设计 数据指标分析与设计 数据整合流程设计 数据治理实施服务流程 服务阶段 里程碑说明 启动阶段 1、组织项目开工会,组建项目团队;

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  • 睿治数据治理平台

    睿治数据治理平台 安装环境 安装程序及依赖驱动清单 产品典型部署架构图 产品WAR包单机部署 产品WAR包集群部署 实时处理服务部署 边缘采集节点部署 初始化服务器 系统诊断 疑难问题处理方案及数据库权限分配 父主题: 实施步骤

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  • 数据治理实施方法论

    通过年度的整体数据治理成熟度评估,了解各维度数据治理现状,并制定可操作性目标,分析差距,制定切实可行的计划,在推进落实计划的过程中,利用季度性实施的数据治理评分卡,针对性地监测度量各业务/IT部门的数据治理情况,持续推进各部门的数据治理水平提升,进而提高整体数据治理成熟度。 年度

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